xr和ai(XR人工智能)

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作者|彭云
编辑|沙漠阴影
拿出手机，解锁人脸识别，向智能语音助手询问天气情况，根据自己的喜好查看系统推送的信息.这些习惯性的操作都证明了一件事：AI已经渗透到我们生活的每一个角落。
如今，AI能力正从智能手机等移动领域迅速扩展到其他赛道。从智能汽车、XRs到PC和各种智能物联网设备，市场对AI技术应用的需求越来越大。
随着5G技术的成熟、高能效计算的快速发展、端云融合的趋势，我们身边的各类终端设备都在加深与AI的融合，AI的应用已经成为各行业数字化转型的“进阶”部分。
深耕AI软硬件技术多年的巨头高通也看到了这一趋势。这些智能网联终端的出现，正是高通想要做的事情：在万物智能互联的世界里，用自己的技术和能力赋能。
最近，高通发布了其首款高通AI Stack stack。可以说，针对行业普遍存在的问题，3354如何深入浅出地为所有事业部和产品线拓展和普及AI？高通给出了自己独特的解决方案。
通过自身积累的AI技术为行业赋能，成为科技巨头的“兵家必争之地”。AI技术栈的独特性是什么，对行业意味着什么？为什么高通选择在这个时间点发布其人工智能软件“家庭桶”？我们试图从工业技术的角度来寻找答案。
1.打破终端壁垒：扎根各行业多年，践行“独门秘笈”。现在各种联网的终端设备都开始有智能化的趋势。对于企业和开发者来说，这既是机遇也是挑战。机会在于新的市场，而挑战在于如何高效地将AI能力投入到产品中。
就像现在科技行业的趋势一样，高通AI软件栈实际上是对企业和开发者的一次AI赋能。
那么，高通做了什么？
事实上，高通将所有业务线的AI软件功能的访问权限整合到统一的软件栈中，提供跨智能网联终端的完整解决方案，以方便开发者针对不同智能终端进行AI模型和软件的迁移和开发。
我们可以把这个AI软件栈想象成AI开发的“家庭桶”，开发者可以快速获取需要哪些能力。
其中，最重要的一个词是“跨终端”，即OEM厂商和开发者对单一产品的软件模型开发，可以直接扩展到其他产品，让他们从开发到部署的投入和成果得到更充分的利用。
简单来说，高通AI软件栈使开发者能够为高通技术支持的所有终端产品开发AI，包括智能手机、XR、PC、物联网、机器人、汽车等。
例如，基于骁龙移动平台，智能手机开发的一些技术成果可以轻松部署到搭载骁龙平台的PC笔记本电脑上，无需重新开发，大大加快了AI开发的进度。
从模型准备、研发到销售。d、针对不同产品的精细优化，最后是模型部署，高通使制造商和开发者能够在统一的软件堆栈上量化和优化模型，以创建适合特定用例的功能。
未来，智能汽车、安防摄像头等产品甚至可以轻松拥有原本应用于手持移动设备的面部识别功能，产品能力和用户体验将得到质的提升。
为了更好的实现跨设备开发，高通AI软件栈现阶段基本支持各种主流操作系统，包括安卓、Windows、Linux、网联汽车QNX。同时，在系统软件层面，可以全面支持系统接口、加速器驱动和仿真模型工具。
在开发者库和服务层面，高通AI软件栈支持数学库、编译器和虚拟平台。编译器可以针对特定内容进行定制，开发人员只需几行代码就可以用Python做更多的工作。
事实上，这些才是高通AI软件栈最关键的差异化优势：通过高通在丰富业务线的软硬件产品组合，支持客户高效、低成本地将一个业务线的投资和相关工作扩展到不同领域。
这背后是高通在智能手机、汽车、XR、物联网、PC等领域的深度布局。
目前行业内其他大多数企业提供的软件栈多是针对某一特定行业领域，因此高通提供跨智能网联终端解决方案的能力是其他企业难以复制的。
除了跨终端开发的适用性和便捷性，高通AI软件栈实现AI能力的能效比也很突出。
我们可以从高通人工智能软件栈看到“高通人工智能引擎直达”部分。高通AI Engine Direct可以在最接近模型或硬件的位置编辑软件，可以更好地释放硬件性能，保证更高的峰值性能。
高通人工智能引擎直接运行人工智能运行时，可以帮助原始设备制造商和客户更有效地完成更多的人工智能用例。此外，高通提供神经网络架构搜索(NAS)功能，以确保低延迟和高精度的人工智能计算，同时确保低内存和高能效。
总的来说，高通提供了丰富的AI模型库和模型开发工具，支持不同类型的框架，支持高通AI engine Direct，支持不同的运行时，还支持分析器和仿真工具。可以说为智能网联边缘终端的开发提供了一个相当完整的“AI百宝箱”。
2.解构硬件和软件的技术问题。从“实践”中培养出来的AI，突破了终端的开发边界，提供了便捷的AI能力支持。这种高效的智能硬件开发经验背后，是高通多年来对底层AI技术端的深耕，以及各业务线产品组合对AI能力的充分应用和锻炼。
首先，从技术角度来看，最明显的是与高通的传统智能手机相比，物联网或汽车业务领域在不同场景下的电力需求分析、型号类型、型号部署方式都是不同的。此外，不同的服务对精确度、功耗和时延的平衡有不同的要求。
比如物联网设备往往注重低功耗和连接稳定性，而对传输带宽和计算性能的要求一般不高。在车载场景中，往往需要极低延迟的数据传输和极高精度的AI模型计算，以保证道路和人车安全。而且这种任务处理负载往往是动态的，因为路况瞬息万变。
比如XR领域应用的手势跟踪、眼球跟踪、3D重建等AI模型，与汽车领域需要的激光雷达的AI模型有很大的不同。这些AI应用对精度的要求和影响各不相同。
当然，从硬件的角度来说，如何搭建一个开发者的硬件，跨平台、跨领域的拓展一个技术领域的IP，都是高通AI软件栈在落地过程中所解决的挑战。
除了攻克关键技术，高通的AI软件栈也是一种从“实践”中锻炼出来的AI能力，因为目前高通的AI能力已经应用在各类终端中，为各类终端用户提供了更便捷的体验。
我们最熟悉的是用于智能手机的骁龙移动平台。
如今，智能手机拥有前所未有的强大计算、传感和连接能力。人工智能已经融入到智能手机体验的方方面面，从图像和语音识别到数据安全。
在2021年骁龙技术峰会上，高通发言人宣布，高通的人工智能技术已经通过骁龙移动平台支持了超过18亿台终端。从2016年开始，高通AI引擎已经迭代到第7代。对AI引擎的持续投入也是高通对终端侧AI应用潜力的认可。
可以说是AI com的改进
第一代骁龙8和骁龙8的旗舰移动平台配备了第七代高通AI引擎，其AI性能比上一代骁龙888平台高4倍，第三代高通传感器hub模块配备了低功耗AI子系统。
AI子系统包括一个低功耗智能感知ISP，在保证用户隐私的情况下，可以保持手机摄像头长时间工作，并提供防偷窥屏幕、实时图像检测等功能。
即使检测到用户在开车，手机也会自动调出导航APP，切换到语音控制模式。当检测到用户在跑步时，会开启轨迹记录、健康数据监测等功能，手机会更有“智能”。
可以说，在智能手机上，无论是拍照、玩游戏，还是处理图像和音频，都离不开AI技术的加持，出色的AI性能和能效一直是骁龙移动平台的优势之一。
除了智能手机，汽车也成为AI落地的新兴焦点赛道。
在汽车领域，高通通过骁龙Ride平台为不同的自动驾驶场景提供不同级别的计算能力。
例如，骁龙Ride平台可以以低于5瓦的功耗为汽车挡风玻璃上的ADAS摄像头提供10 TOPS的计算能力，还可以为L4和L5自动驾驶场景提供超过700 TOPS的计算能力。
数字驾驶舱也是AI落地和推动交互体验变革的重点领域。2019年，高通推出了第三代骁龙驾驶舱平台，支持沉浸式图形和多媒体、计算机视觉和AI，获得了许多汽车制造商的青睐。自2020年以来，骁龙驾驶舱平台已支持中国汽车品牌推出约50款车型。
在此基础上，2021年推出的第四代骁龙驾驶舱平台采用5nm技术，是高性能计算、计算机视觉、AI和多传感器处理的中心，支持车辆电子电气架构的不断演进。
最新统计数据显示，目前高通在车联网和无线连接市场份额排名第一，全球各大汽车厂商均选择骁龙数字驾驶舱平台打造智能网联汽车。
在物联网领域，AI正在推动家庭、工业、企业、智慧城市等诸多物联网应用的发展。
现在，高通已经为全球近13000家企业提供了物联网解决方案，并在物联网的不同细分领域进行了产品的商业和全球扩展。未来，AI在物联网领域的机器人、智能制造、智慧城市、智慧零售、智慧安防、智能仓储等行业将有广阔的应用空间。
在“元宇宙”概念火热的当下，无论是在VR还是AR赛道上，高通都可以说是“隐形”的，因为全球主流的XR终端厂商几乎都采用了高通的芯片解决方案，从海外的Meta、微软到国内众多AR、VR初创企业。
据统计，目前已经发布了超过50款搭载骁龙平台的VR和AR终端。不久前，高通在骁龙之夜首次推出了基于骁龙XR2平台的无线AR眼镜参考设计，并发布了高通FastConnect XR软件套件。
就在今年6月，高通开放了自己的XR软件开发平台骁龙空间，专门面向开发者。该平台于去年11月首次推出，也是高通人工智能软件栈的重要组成部分。
简单来说，骁龙空间是高通以其经过验证的成熟技术、开放的跨终端平台和生态系统，为开发者提供的开发工具，帮助开发者打造各种XR应用，提升XR应用的实践体验。
可以看出，高通对XR的持续投入和研究，使他们成为了超宇宙时代的核心使能者。这些布局帮助高通在XR构建了一个完整的技术体系，从平台、软件、算法到生态系统、参考设计。
通过这些业务布局，我们可以清楚地看到，高通各业务线的产品组合已经与AI深度融合。AI在很多品类上进行了赋能，带来了真正便捷、贴心的体验。
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三。在万物互联的大背景下，技术路线“统一化”是必然。无论是高通在智能手机之外的汽车、XR、安防、物联网、PC等领域的积极布局，还是高通AI软件栈的正式发布，我们都可以看到高通正在统一旗下各业务线的技术。
用高通自己的话说，就是把一个事业部或者产品线的相关投资和IP调整到适用于不同的事业部。
高通称之为“一个技术路线图”，一个可以扩展以满足所有不断增长的业务需求的技术路线图。
事实上，高通AI软件栈为不同业务和产品建立统一的SDK奠定了坚实的基础。
高通的AI软件栈已经集成了很多SDK，比如用于汽车ADAS解决方案的骁龙Ride SDK，用于物联网的高通智能多媒体SDK，以及高通最近发布的骁龙Spaces XR开发者平台。
高通的AI模式可以实现跨平台、跨产品线的灵活迁移，从而充分发挥其长期积累的跨品类技术优势。
凭借其在人工智能、成像、图形、处理和连接方面的领先技术，高通为几乎每种类型的边缘终端提供了智能、高性能、低功耗系统和各种无线组件，从TWS耳机到智能汽车。
从高通的统一技术路线图中，我们可以看到高通在AI终端方面的技术领先和领导力。未来，高通必将借助高通的AI软件栈，进一步扩大统一技术路线图，从而扩大在智能网联领域的领先优势。
结语：拓展AI应用边界，高通不仅是“手机芯片公司”更是高通AI软件栈的发布，这无疑成为高通拓展AI技术边界、赋能行业的关键节点。其良好的跨品类开发适用性和较高的AI能效比，为开发者和厂商拓展和普及AI提供了便利。
目前，我们正在快速走向一个人与物智能互联的世界。各种智能设备可以实时连接到云端，让终端和体验数据受益于不断增加的内容处理能力和云存储空间。5G、AI和云的结合也将带来新的商机和广阔的市场。